Innerhalb der letzten Jahre haben sich IT-basierte Infrastrukturen zur Entscheidungsunterstützung unter dem Begriff Business Intelligence (BI) innerhalb der Praxis etabliert. In der Vergangenheit war es für die BI ausreichend, wöchentliche oder monatliche Standardreports und quartalsweise Änderungen auf Datenbereitstellungsebene zu unterstützen. Durch eine wachsende Marktdynamik in Verbindung mit neuen BI-Technologien stehen Unternehmen derzeit vor der Herausforderung, sowohl schnelle Bereitstellungszyklen und flexible Architekturen als auch effiziente, zentralisierte und standardisierte Infrastrukturen zu unterstützen. So soll der Fachbereich einerseits schnell in der Lage sein, möglichst eigenständig Reports und Datenhaltungen zu verändern, gleichzeitig sollen aber auch Anforderungen nach Revisionssicherheit, einem Single Point of Truth oder Konsistenz der Daten berücksichtigt werden. Mit der vorliegenden Arbeit wird die Zielsetzung verfolgt, die Anforderungen nach Agilität in unternehmensweiten BI-Architekturen zu unterstützen. Der Fokus liegt hierbei auf der BI-Architektur mit den klassischen Komponenten wie ETL oder DWH. Grundlage der Arbeit bildet die Definition von Agilität im Kontext der BI auf Basis einer Aufarbeitung und kritischen Auseinandersetzung unterschiedlicher Agilitätsverständnisse. Darauf aufbauend, werden klassische BI-Architekturkomponenten in Bezug auf Agilität eingeordnet und neue Komponenten zur Erhöhung der BI-Agilität eingeführt. Im Anschluss werden fünf exemplarische Szenarien zum Umgang mit Agilitätsanforderungen in unternehmensspezifischen BI-Architekturen vorgestellt. Die Ergebnisse dieser Arbeit leisten eine Diskussionsgrundlage zur Integration von Agilitätsanforderungen in unternehmensweite BI-Architekturen. Weiter liefert die Arbeit BI-architektonische Grundlagen zur Unterstützung von BI-Agilität in unternehmensweiten BI-Gesamtansätzen.
However, conventional Agile methods must be carefully adapted to address the unique characteristics of DW/BI projects. In Agile Analytics, Agile pioneer Ken Collier shows how to do just that.
However, conventional Agile methods must be carefully adapted to address the unique characteristics of DW/BI projects. In Agile Analytics, Agile pioneer Ken Collier shows how to do just that.
The Agile Web Engineering (AWE) process life-cycle Levels. Figure 12. Roots of extreme programming ... This focus on source code makes XP controversial, leading some to compare it to hacking. (Beck, K. 1999) believes this comparison is ...
-- Iterative development in a nutshell -- Streamlining project management -- Authoring better user stories -- Deriving initial project backlogs -- Developer stories for data integration -- Estimating and segmenting projects -- Adapting ...
Eck, A., Keidel, S., Uebernickel, F., Schneider, T., & Brenner, W. (2014). Not all information systems are ... Business process management: Survey and methodology. IEEE Transactions on Engineering ... London, UK: Pearson Education.
Contains a six-stage plan for starting new warehouse projects and guiding programmers step-by-step until they become a world-class, Agile development team.
Within this book, you will learn: ✲ Agile dimensional modeling using Business Event Analysis & Modeling (BEAM✲) ✲ Modelstorming: data modeling that is quicker, more inclusive, more productive, and frankly more fun! ✲ Telling ...
In this book, you'll learn how progressive organizations such as Google, Nextdoor, and others approach analytics in a fundamentally different way.
Erstes Buch zu Agile Business Intelligence - praxisorientiert mit vielen Fallstudien- Thema Agile BI ist gerade hoch aktuell bei der Zielgruppe- Herausgeber und beitragende Autoren sind in der BI-/TDWI-Community sehr bekannt.
Extreme Scoping, based on the Business Intelligence Roadmap, will show you how to build analytics applications rapidly yet not sacrifice data management and enterprise architecture.